7 atributos dos líderes orientados por inteligência artificial

Algumas das características necessárias para se tornar líder de orientação de AI são simplesmente lógicas, ensinam especialistas do MIT

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9:55 am - 28 de agosto de 2018

Muitas empresas estão experimentando a inteligência artificial (AI) em pequena escala e algumas assumiram o compromisso de que suas organizações serão “AI first” ou “AI-driven”. Mas o que isso significa? O que a AI está fazendo ou liderando e, em particular, qual é o papel da liderança em fazer com que as organizações sejam conduzidas pela AI?

Há ainda muita polêmica em torno de oportunidade e ação. A pesquisa Deloitte Global Human Trends Trends de 2018 e relatório de líderes de negócios e RH, 72% indicaram que AI, robôs e automação são importantes – mas apenas 31% sentiram que suas organizações estavam preparadas para abordar a estratégia para implementar essas tecnologias.

Ainda não existem muitas empresas controladas por IA e, embora tenhamos visto alguns exemplos fora da tecnologia, a maioria dos que existem é composta por companhias de tecnologia. Isso torna um pouco especulativo definir os traços que os líderes precisam para ajudar a levar suas organizações ao AI-first (que seria o primeiro futuro da AI). Ainda assim, é útil começar a desenvolver uma estrutura para o que já sabemos sobre o que é preciso para ser um líder impulsionado por AI.

Sete atributos dos líderes orientados por AI

Algumas das características necessárias para se tornar líder de orientação de AI são simplesmente lógicas. Também existem pesquisas para extrair de organizações que estão ativas no campo AI. Analisando esse material, Thomas H. Davenport, membro do MIT sobre Economia Digital e consultor sênior da Deloitte Analytics and Cognitive Practice, e Janet Foutty, presidente e diretora-executiva da Deloitte Consulting LLP, identificaram sete atributos de líderes na vanguarda da AI:

1. Aprendem tecnologias

Isso ajuda muito em liderar com AI para saber o que ela é e faz. Sim, isso parece óbvio, mas, por tradição, os líderes fora dos campos de TI raramente sentem a necessidade de entender tecnologias além do nível da superfície. AI é diferente. Não é apenas uma tecnologia, mas muitas – cada uma com seus próprios tipos de aplicativos, estágio de desenvolvimento, pontos fortes e limitações.

Alguns, como a automação de processos robóticos, são relativamente fáceis de implementar – mesmo para pessoas que não são de TI – e fornecem um ROI rápido. Outros, como as redes neurais de aprendizagem profunda, são muito mais complexas e inovadoras, exigindo altos níveis de conhecimento. As organizações orientadas para AI normalmente querem explorar uma ampla variedade de tecnologias, e os líderes precisam saber o suficiente sobre elas para poder avaliar quais serão as mais críticas para o sucesso de sua organização.

2. Traçam objetivos de negócios claros

Como acontece com qualquer outra tecnologia, é importante ter objetivos claros para usar a AI. Existe um serviço que poderia ser mais fácil para os clientes usarem? Há processos empresariais específicos em que o conhecimento não é distribuído de forma eficaz? Alguns tipos de decisões não estão empregando dados da maneira como deveriam? A AI pode resolver qualquer um desses problemas, mas provavelmente não de uma só vez, então os líderes precisam fazer algumas escolhas.

A pesquisa Deloitte State of Cognitive de 2017 com executivos americanos de alto nível de conhecimento em AI, de empresas que adotam mais agressivamente AI e tecnologias cognitivas, descobriu que os objetivos mais almejados com o uso de AI para melhorar produtos e serviços existentes são: decisões mais assertivas, criação de produtos inovadores e otimização de processos de negócios. Claro, existem escolhas que precisam ser aprofundadas em cada uma dessas categorias.

3. Possuem nível apropriado de ambição

Algumas organizações têm dificuldades em atingir metas altamente ambiciosas, o que não surpreende quando nem sempre chegam à lua – e, assim, podem retroceder em  iniciativas de AI , no caso de falharem. A alternativa é empreender uma série de projetos menos ambiciosos – muitas vezes chamados de frutos mais fáceis de serem encontrados.

Mesmo na Amazon, uma das organizações tecnologicamente mais sofisticadas do mundo, o CEO Jeff Bezos observou em sua carta de 2017 aos acionistas da Amazon que, enquanto a empresa está empreendendo alguns projetos altamente ambiciosos como drones inteligentes, a maior parte de seus esforços de aprendizado de máquina é dedicada a “silenciosamente, mas significativamente melhorando as operações centrais.”

Embora menos transformador individualmente, uma série de projetos desse tipo pode resultar em grandes mudanças em um produto ou processo. Geralmente, sentimos que a maioria das empresas ficará melhor com uma série de projetos de AI menos ambiciosos, embora possa haver algumas circunstâncias em que um objetivo de grande escala seja garantido.

4. Olham além de pilotos e provas de conceito

ossa pesquisa sugere que os projetos de AI, até o momento, são muito pesados ​​para os pilotos. Mas, para melhorar a produtividade e alcançar o ROI necessário, os líderes precisam forçar suas empresas a ampliar esses projetos para o status de plena produção. Isso significa identificar melhorias no processo antes de aplicar a tecnologia e descobrir como integrar tecnologias da AI com os aplicativos existentes e as arquiteturas de TI. Estas não são habilidades fáceis. Líderes orientados por AI devem ajudar a avaliar o potencial de implementação em grande escala antes de embarcar em projetos piloto.

5. Preparam as pessoas para a jornada

A maioria dos projetos de AI envolverá “aumento” – pessoas inteligentes trabalhando em colaboração com máquinas inteligentes – em vez de automação em larga escala. Isso significa que os funcionários terão de aprender novas habilidades e adotar novos papéis, o que não acontecerá da noite para o dia. Bons líderes já estão preparando seu pessoal para IA, desenvolvendo programas de treinamento, recrutando novas habilidades quando necessário e integrando aprendizado contínuo em seus modelos – e, de fato, o relatório Digital Business da Deloitte e MIT Sloan Management Review mostra que as empresas estão colocando um foco maior na aprendizagem contínua.

A função de Tecnologia e Operações do Bank of America desenvolveu uma série de programas de educação on-line para seus mais de 90 mil funcionários que abordam algumas das habilidades necessárias para trabalhar ao lado do chatbot do banco “Erica” ​​e outros aplicativos de inteligência artificial. A Deloitte se concentrou em tornar seus profissionais “conhecedores de tecnologia” – e não apenas aqueles que trabalham em consultoria de tecnologia – com a compreensão de que em um ambiente de negócios orientado por AI, praticamente todos os funcionários da Deloitte precisarão entender como a tecnologia funciona e se encaixa empregos.

6. Obtêm os dados necessários

Líderes orientados por AI sabem que os dados são seu ativo mais importante se quiserem realizar um trabalho substancial em AI. Os líderes que planejam usar o aprendizado de máquina para prever o que seus clientes comprarão sob quais circunstâncias, por exemplo, precisam de dados de alta qualidade sobre o que tipos diferentes de clientes compraram no passado.

Líderes de organizações de saúde que querem usar modelos de aprendizagem profunda para analisar imagens médicas precisam de muitas imagens com resultados rotulados, a partir dos quais o sistema pode aprender. Muitas organizações precisam recorrer a dados externos para aumentar suas fontes internas, enquanto outras precisarão melhorar a qualidade e a integração de dados antes de poderem usá-las em seus projetos de AI. Em outras palavras, os líderes orientados por AI precisam começar agora para melhorar seus dados.

7. Orquestram organizações colaborativas

Os executivos C-levels – CEOs e chefes de operações, TI, RH, marketing e afins – geralmente não são conhecidos por colaborar estreitamente em iniciativas envolvendo tecnologia. Mas esses grupos precisam trabalhar juntos em organizações orientadas por IA para estabelecer prioridades, determinar as implicações para arquiteturas de tecnologia e habilidades humanas e avaliar as implicações para funções-chave, como marketing e cadeia de suprimentos.

Se a AI for vista como uma tecnologia catalítica importante, não há motivo para os executivos seniores não colaborarem em sua liderança, mesmo que os planos de AI de curto prazo da organização possam ser relativamente modestos – porque não serão modestos para sempre. A Deloitte se referiu a essa abordagem como “liderança sinfônica”, com os músicos trabalhando em concerto como uma orquestra. Muitas empresas que desenvolvem projetos de AI dizem que empregam métodos ágeis.

Em iniciativas de AI que se beneficiam de métodos ágeis, esses executivos devem ser partes interessadas envolvidas, fornecendo informações sobre metas e resultados e o impacto que as iniciativas terão nos negócios. Juntas, as equipes de liderança ágeis e sinfônicas não apenas facilitarão o progresso na AI , mas também comunicarão à organização que uma nova maneira de trabalhar e gerenciar está sendo adotada.

Evolucionário hoje, amanhã revolucionário

Tornar-se um líder conduzido por IA pode não ser fácil para muitos executivos. Ainda não é comum que os executivos compreendam as tecnologias: a pesquisa Deloitte de 2017 com executivos com alta conscientização em IA descobriu que 37% dos entrevistados disseram que o principal desafio da IA é que “os gerentes não entendem as tecnologias cognitivas e como funcionam”.

Líderes terão de trabalhar mais para perceber os benefícios da IA. Na maioria das organizações de hoje, a IA é uma fonte de benefícios evolutivos, mas estamos confiantes de que, no longo prazo, será uma força revolucionária. A IA levará a mudanças em como o trabalho é feito, como as decisões são tomadas e como as organizações aproveitam o conhecimento e as informações para atingir as metas.

Deve haver pouca dúvida de que as empresas que aspiram a ser orientadas por IA precisam ser comandadas por líderes que são motivados por IA – o que significa motivação, conhecimento e engajamento em relação à essa poderosa ferramenta.

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